常见的机器/学/习/算法不包括
1、常见的机器/学/习/算法不包括( )。
A、决策树
B、先进先出法
C、支持向量机
D、神经网络
【正确答案】B
【答案解析】常见的机器/学/习/算法包括决策树、支持向量机、神经网络和随机森林等。
2、关于机器/学/习/的主要组成部分,以下表述不正确的是( )。
A、特征提取:机器/学/习/算法需要一个包含大量样本的数据集作为输入
B、模型构建:选择适当的机器/学/习/算法,并根据提供的数据进行模型的构建和训练
C、模型评估:使用一部分数据评估训练出的模型的性能,以衡量其对新数据的泛化能力
D、预测和决策:训练完成后,机器/学/习/模型可以用于对新的输入数据进行预测和决策,例如图像分类、垃圾邮件过滤、推荐系统等
【正确答案】A
【答案解析】特征提取:从输入数据中提取有意义的特征以供机器/学/习/算法使用。
3、( )是一种用于分类和回归的机器/学/习/算法。
A、决策树
B、满天星
C、黑犀牛
D、白天鹅
【正确答案】A
【答案解析】决策树是一种用于分类和回归的机器/学/习/算法。
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